Goldman Sachs sieht bei Xiaomi klare Fortschritte in der KI-Entwicklung und hält am Buy-Rating fest. Was steckt hinter dem öffentlichen Livestream des Reinforcement-Learning-Trainings - und was bedeutet das für den Markt?
Xiaomi hat einen seltenen Einblick in die Entwicklung seiner KI-Systeme gewährt. Erstmals konnten Zuschauer per Livestream verfolgen, wie das Unternehmen Telemetriedaten aus dem Reinforcement-Learning-Training seines Projekts MiMo-V2.6 öffentlich zeigte. Goldman Sachs hebt diesen Schritt in einem aktuellen Research-Bericht hervor. Für einen großen chinesischen Technologiekonzern ist diese Offenheit ungewöhnlich.
Livestream zeigt KI-Training erstmals öffentlich
Laut Goldman Sachs startete Xiaomi vor wenigen Tagen mit dem Livestream des Trainings für MiMo-V2.6. Die Varianten V2.6-Flash und V2.6-Pro wurden nach 30 Trainingsschritten gestoppt. Besonders daran: Xiaomi veröffentlichte Telemetriedaten aus der Phase nach dem Training in Echtzeit. Bisher hat kein anderes großes KI-Labor diesen Schritt so dokumentiert. Die Analysten schreiben, dass das Reinforcement-Learning-Training die Leistung sogenannter Long-Horizon-Agenten, also KI-Systeme für langfristige Aufgaben, deutlich verbessert hat.
Goldman Sachs bleibt bei Buy-Rating
Der Research-Bericht von Goldman Sachs erschien am 22. September 2026. Die Bank bestätigt das Buy-Rating für Xiaomi und nennt ein 12-Monats-Kursziel von 39 HKD. Fortschritte bei künstlicher Intelligenz sind laut Bericht ein zentraler Grund für die Bewertung. Im Benchmark DeepSWE erreichten die Modelle MiMo-V2.6-Flash und MiMo-V2.6-Pro Werte von 67,86 und 72,57 Punkten (avg@3). Das Training wurde jeweils nach 30 Schritten gestoppt. Die RL-Trainingskosten schätzt Goldman Sachs auf rund 850.000 USD für Flash und 2,62 Mio. USD für Pro. Für 1 Million Tokens nennt die Bank Preisorientierungen von 10 USD (Flash) und 35 USD (Pro).
Transparenz als Signal im globalen KI-Wettbewerb
Dass Xiaomi Telemetriedaten aus dem KI-Training öffentlich macht, ist im internationalen Vergleich auffällig. Viele Unternehmen behandeln Trainingsdaten und -prozesse als Geschäftsgeheimnis. Xiaomi setzt mit dem Livestream ein Zeichen für mehr Nachvollziehbarkeit in der KI-Entwicklung. Ob diese Offenheit andere Unternehmen oder künftige Regulierungen beeinflusst, ist noch offen. Auch andere Technologiekonzerne wie Meta Platforms haben mit neuen KI-Strategien für Aufmerksamkeit gesorgt, wie reported earlier.
Die Offenlegung von Trainingsdaten und RL-Telemetrie durch Xiaomi ist ein bemerkenswerter Schritt in Richtung Transparenz und Nachvollziehbarkeit bei KI-Systemen. Solche Maßnahmen können die Grundlage für vertrauenswürdige KI und zukünftige regulatorische Standards in Europa bilden.
Die Bewertung von Xiaomi durch Goldman Sachs zeigt, dass technologische Transparenz und dokumentierte Fortschritte bei künstlicher Intelligenz immer wichtiger für Investoren werden. Die wirtschaftlichen Folgen des MiMo-Projekts sind noch nicht absehbar. Doch die Offenlegung von Trainingsdaten deutet auf einen Wandel im Umgang mit KI-Entwicklung hin. Für den internationalen Wettbewerb und die Debatte um vertrauenswürdige KI-Systeme könnte dieser Schritt mittelfristig wichtiger werden.
Reinforcement Learning (RL) ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Hier lernt ein KI-System durch Versuch und Irrtum, wie es optimale Entscheidungen trifft. Anders als beim überwachten Lernen gibt es keine festen Zielvorgaben. Das System wird für erfolgreiche Aktionen belohnt. Gerade bei komplexen, langfristigen Aufgaben - etwa in der Robotik oder bei autonomen Agenten - gilt RL als vielversprechend. Wenn Trainingsdaten öffentlich dokumentiert werden, lässt sich die Nachvollziehbarkeit und Überprüfbarkeit solcher Systeme besser einschätzen. Die MiMo-V2.6-Modelle sind bereits über Plattformen wie Xiaomi AI Studio, MiMo Code und OpenRouter verfügbar. Der API-Preis für Flash startet bei etwa 0,28 USD pro 1 Million Output-Tokens. Xiaomi setzt außerdem auf eine offene Infrastruktur mit mehr als 7.000 RL-Task-Umgebungen und einem modularen RL-Framework. Das kann die Integration in industrielle Anwendungen nach europäischen Standards wie DIN EN ISO/IEC 27001 erleichtern.
Die wachsende Offenheit bei KI-Trainingsdaten passt zu den Empfehlungen des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik. Das BSI sieht Transparenz und Nachvollziehbarkeit als zentrale Kriterien für vertrauenswürdige KI-Systeme in Deutschland und der EU.
